# worker_num, 最大并发数。当build_dag_each_worker=True时, 框架会创建worker_num个进程，每个进程内构建grpcSever和DAG
# 当build_dag_each_worker=False时，框架会设置主线程grpc线程池的max_workers=worker_num
worker_num: 20
# build_dag_each_worker, False，框架在进程内创建一条DAG；True，框架会每个进程内创建多个独立的DAG
build_dag_each_worker: false

dag:
  # op资源类型, True, 为线程模型；False，为进程模型
  is_thread_op: False
  # 使用性能分析, True，生成Timeline性能数据，对性能有一定影响；False为不使用
  tracer:
    interval_s: 10
# http端口, rpc_port和http_port不允许同时为空。当rpc_port可用且http_port为空时，不自动生成http_port
http_port: 8088
# rpc端口, rpc_port和http_port不允许同时为空。当rpc_port为空且http_port不为空时，会自动将rpc_port设置为http_port+1
rpc_port: 8089
op:
  ernie:
    # 并发数，is_thread_op=True时，为线程并发；否则为进程并发
    concurrency: 1
    # 当op配置没有server_endpoints时，从local_service_conf读取本地服务配置
    local_service_conf:
      # client类型，包括brpc, grpc和local_predictor.local_predictor不启动Serving服务，进程内预测
      client_type: local_predictor
      # ir_optim
      ir_optim: True
      # device_type, 0=cpu, 1=gpu, 2=tensorRT, 3=arm cpu, 4=kunlun xpu
      device_type: 1
      # 计算硬件ID，当devices为""或不写时为CPU预测；当devices为"0", "0,1,2"时为GPU预测，表示使用的GPU卡
      devices: "0"
      # Fetch结果列表，以client_config中fetch_var的alias_name为准, 如果没有设置则全部返回
      fetch_list: ['predict']
      # 模型路径
      model_config: ../../serving_server/
